医療のパーソナライズに必要なデータ活用とは？ 4つの指針で進める医療変革
パーソナライズされた医療の提供を目指す医療機関では、高度な治療や特殊な機器などにより膨大なデータが生じ、その扱いに苦慮している。データを活用して、診療／運用効率からセキュリティ、治療水準までを向上させる4つの指針とは。
2022/08/01
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AIや機械学習が変える企業の未来、使いこなすための3つのポイントとは？
製品のレコメンデーションエンジンやドキュメント分類などでの利用が多かったAIだが、今後はより高度な場面での利用も想定されている。技術の進歩は、企業の未来をどう変えるのか。活用する上で重要な3つのポイントとともに解説する。
2022/08/01
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今のAI戦略に欠けている要素は何？ ITリーダー／専門家調査で見えた次の一手
多くの企業がAIに期待を寄せる一方で、その取り組みに成功した組織はまだ少ない。これには進化し続けるAI環境に合わせて、インフラ改修が十分に行われていない現状が影響している。今後を見据えたAI投資の“正解”は何なのか。
2022/08/01
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AIを自社業務にどう取り込む？ 人材育成や開発基盤構築を楽にする方法は
AI活用が実用的なレベルへと進んだ一方、自社の業務にうまく取り入れるには、AI人材の確保や開発基盤の構築、GPUやサーバなどの環境整備といったさまざまなハードルが今も立ちはだかる。この課題を解消する方法とは？
2022/07/15
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新製品の需要予測精度を最大40％向上、資生堂に学ぶAI活用のコツ
S＆OPの手法を採り入れた経営を推進する資生堂は、発売前の新製品の需要予測精度を改善すべく、AI活用に乗り出した。発売5カ月前の時点で売り上げの予測精度を最大40％も向上させている同社の事例から、その成功要因を探る。
2022/07/15
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カルビーに学ぶ現場主導のDXアプローチ、小さく始めて大きく育てるAI活用法
カルビーは、70年以上の歴史を有する国内有数のスナック菓子メーカーだ。これまでの活動を通じて蓄積された膨大なデータをどのように生かしていくかが、同社のDXの出発点。まず取り組んだのが、AIを活用した、現場で必要な「予測」だった。
2022/07/15
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目指すべきは“AIの民主化”、 可視化されたAI環境の実現へのステップ
ビジネスでも身近になりつつあるAIだが、どこから着手すればよいか悩む声も多い。スモールスタートの導入から大規模環境まで、組織のニーズに合わせた着実なAI導入方法を紹介する。
2022/07/11
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情報漏えいリスクも回避、「機械翻訳」のビジネス利用で押さえるべきポイント
多くの機械翻訳サービスが登場している昨今。ビジネス利用では情報漏えいのリスクも考えられるため、クラウド型のサービスにはより強固なセキュリティ設計が求められる。具体的にどのような設計か、他の要件とともに見ていく。
2022/07/06
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依然として高い“言語の壁”、最新の機械翻訳はどこまで対応できるのか？
ビジネスの海外展開に当たっては英語以外の言語が求められる場面も少なくない。また、オフィス業務で海外と連絡を取り合う組織では、多くのスタッフで利用したいだけにコストは抑えたい。多様化するニーズに応えられる機械翻訳はあるのか。
2022/07/06
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癖の強い手書き文字は認識不能？ AI-OCRへの期待と現実のギャップの解消法は
コロナ禍や働き方改革の影響でデジタル化による効率化が進む中、データ入力業務においてもDXが求められている。だが従来のOCRやAI-OCRには、手書き文字の認識精度に難があった。この課題を解消したAI-OCRとは、どのような製品か。
2022/06/30
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